Valutazione dei modelli di allerta precoce ad alto rischio di pneumoconiosi

Pneumoconiosi, la malattia professionale predominante in Cina e in tutto il mondo. La radiografia del torace è il test radiologico più accessibile e conveniente disponibile per l'esame fisico dei lavoratori esposti alla polvere e lo screening di massa per la pneumoconiosi. Ma il processo di diagnosi presenta alcuni svantaggi, come una forte soggettività, inefficienza e disabilità di giudizio sulla lesione borderline, ecc. Inoltre, la precauzione della pneumoconiosi è più importante del trattamento. Tuttavia, l'attuale processo non può avvertire tempestivamente i lavoratori esposti alla polvere ad alto rischio fino a quando non viene diagnosticata la pneumoconiosi. Con la caratteristica di efficienza, impersonalità e quantificazione, l'intelligenza artificiale è proprio appropriata per risolvere i suddetti problemi. Fino ad ora, sono state condotte rare ricerche sull'adattamento del deep learning per la diagnosi di grado di pneumoconiosi e l'allarme precoce ad alto rischio. Nei nostri studi precedenti, abbiamo creato un database radiografico del torace, che contiene più di 100.000 immagini radiografiche digitali di pneumoconiosi. Il risultato della valutazione del sistema di rilevamento ha dimostrato che l'accuratezza nell'identificazione della pneumoconiosi potrebbe raggiungere il 90%, con un'AUC (Area Under The Curve) di 0,965 e una sensibilità del 99%. Altri lavori devono essere continuati. Pertanto, miriamo ad adattare il deep learning per sviluppare modelli di rilevamento intelligente della pneumoconiosi, diagnosi di grado e allerta precoce ad alto rischio. Le immagini annotate saranno utilizzate per l'addestramento dell'algoritmo delle reti neurali convoluzionali (CNN), con l'obiettivo di screening della pneumoconiosi e diagnosi di grado. Inoltre, il punteggio di rischio calcolato dalla mappa del calore di densità sarà utilizzato per l'allarme tempestivo dei lavoratori esposti alla polvere. Quindi sarà implicito il follow-up della coorte per verificare la validità del punteggio di rischio. In questo modo, i lavoratori esposti alla polvere ad alto rischio otterranno un intervento precoce e una prognosi migliore, che possono ovviamente ridurre l'onere medico.